MongoDB 基础教程 最終更新日時：2021-12-28 22:12:53 java  設定

NoSQL 简介

NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL 是 Not Only SQL 的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。NoSQL 通常用于超大规模数据的存储（如谷歌或 Facebook 每天为他们的用户收集万亿比特的数据），这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

NoSQL 优缺点

优点：

• 高可扩展性
• 分布式计算
• 低成本
• 架构的灵活性，半结构化数据
• 没有复杂的关系

缺点：

• 没有标准化
• 有限的查询功能（到目前为止）
• 最终一致是不直观的程序

RDBMS vs NoSQL

关系型数据库（RDBMS）与非关系型数据库（NoSQL）对比：

MongoDB 简介

MongoDB 是由 C++ 语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源非关系型数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值（key=>value）对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。

MongoDB 使用 BSON（Binary JSON）对象来存储，与 JSON 格式的键值对（key/value）类似，字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系型数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

MongoDB 主要特点

• MongoDB 是一个面向文档存储的数据库，操作起来比较简单和容易。
• 你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 （如：FirstName=“Sameer”,Address=“8 Gandhi Road”）来实现更快的排序。
• 你可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性。
• 如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力） ，它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。
• Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
• MongoDB 使用update()命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段 。
• MongoDB 中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。
• Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录，将key与value传给Reduce函数进行处理。
• Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的，并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。
• GridFS是MongoDB中的一个内置功能，可以用于存放大量小文件。
• MongoDB允许在服务端执行脚本，可以用Javascript编写某个函数，直接在服务端执行，也可以把函数的定义存储在服务端，下次直接调用即可。
• MongoDB支持各种编程语言：RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。
• MongoDB安装简单。

MongoDB 数据类型

MongoDB 支持语言

下载与安装

Windows 环境

• 官网地址：https://www.mongodb.com

• 下载地址：https://www.mongodb.com/try/download

双击可执行文件 .msi ，进行安装（基本上下一步即可）。

推荐选择自定义安装：

推荐取消默认的 Install MongoDB Compass 安装。

MongoDB 配置：

1. 环境变量

   编辑系统变量 Path 并添加 MongoDB 的 bin 目录位置。例如：A:\MongoDB\Server\5.0\bin

2. 创建数据库文件的存放位置

   创建文件夹 [MongoDB]\data\db 。

   这是因为 MongoDB 服务在启动之前必须创建数据库文件的存放文件夹，否则命令不会自动创建，且服务无法启动成功。

3. 启动 MongoDB 服务

   cmd 命令进入安装目录 [MongoDB]\data\bin 位置，执行如下命令：

   A:\MongoDB\Server\5.0\bin> mongod --dbpath A:\MongoDB\Server\5.0\data\db

   浏览器访问：http://127.0.0.1:27017，如果出现如下信息，则表示配置成功且服务已启动：

   It looks like you are trying to access MongoDB over HTTP on the native driver port.

4. 配置本地 MongoDB 服务

   创建文件夹 [MongoDB]\data\log ，用于存放日志文件。

   创建配置文件 [MongoDB]\mongo.config：

   dbpath=A:\MongoDB\Server\5.0\data\db
   logpath=A:\MongoDB\Server\5.0\data\log\mongo.log

   使用管理员角色执行如下命令：

   # 停止已启动的MongoDB服务
   net stop MongoDB
   # 移除MongoDB服务
   sc delete MongoDB
   # 安装MongoDB服务
   mongod -dbpath "A:\MongoDB\Server\5.0\data\db" -logpath "A:\MongoDB\Server\5.0\data\log\mongo.log" -install -serviceName "MongoDB"
   # 启动MongoDB服务
   net start MongoDB

   浏览器访问：http://127.0.0.1:27017

   客户端连接：

   A:\MongoDB\Server\5.0\bin> mongo.exe

Linux 环境

1. 卸载删除

   # 停止服务
   ps -ef | grep mongo
   kill -9 xxx
   net stop mongodb
   sudo yum erase $(rpm -qa | grep mongodb-org) #卸载MongoDB
   sudo rm -r /var/log/mongodb #删除日志文件
   sudo rm -r /var/lib/mongo  #删除数据文件

2. 安装

   配置 yum 源：

   cd /etc/yum.repos.d
   vi mongodb-org-5.0.repo
   # 版本选择可前往 https://repo.mongodb.org 进行查看。

   编辑如下内容（版本号视个人需要而定）：

   [mongodb-org-5.0]
   name=MongoDB Repository
   baseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/7Server/mongodb-org/5.0/x86_64/
   gpgcheck=1
   enabled=1
   gpgkey=https://www.mongodb.org/static/pgp/server-5.0.asc

   提示：具体版本，可前往源地址进行查看选择：https://repo.mongodb.org

   执行安装：

   yum install -y mongodb-org

   修改配置：

   vim /etc/mongod.conf
   
   # network interfaces
   net:
     port: 27017
     bindIp: 0.0.0.0  # Enter 0.0.0.0,:: to bind to all IPv4 and IPv6 addresses or, alternatively, use the net.bindIpAll setting.

   基本命令：

   systemctl start mongod.service　　# 启动
   systemctl status mongod.service　 # 查看状态
   systemctl stop mongod.service 　　# 停止
   systemctl enable mongod.service 　# 自启

   测试连接：

   mongo 127.0.0.1:27017 # 如果是默认IP端口，可以不指定

   权限控制：

   use admin # 其他数据库也类似
   switched to db admin
   db.createUser({ user:"admin", pwd:"123456", roles:["root"] })
   Successfully added user: { "user" : "admin", "roles" : [ "root" ] }
   db.auth("admin", "123456")
   1
   exit
   bye
   mongo -u root -p 123456 # 账号登录

   启用身份验证：

   vi /etc/mongod.conf
      
   security:
        authorization: enabled   # disable or enabled

3. 问题排查

   • MongoDB 服务启动失败，可以使用 journalctl -xe 命令跟踪更加详细的信息，通常是由于以下几种原因导致的：

     1. mongod.conf 配置内容或语法错误。
     2. 日志访问权限不足。
     3. 锁定

   • 如果服务器本地可以访问 MongoDB，但远程访问失败，请检查：

     1. 检查配置文件 /etc/mongod.conf IP 是否放开、是否允许远程访问，以及访问账号密钥信息。
     2. 云服务器需注意配置安全组规则。
     3. 如已开启防火墙，需添放开对应端口。

   • 命令提示

     # 查看与修改
     vi /etc/mongod.conf # MongoDB 配置文件
     cat /usr/lib/systemd/system/mongod.service # MongoDB 服务
     # 权限或mongodb锁文件
     sudo chown -Rc mongodb. /var/log/mongodb
     sudo chown -Rc mongodb. /var/lib/mongo
     rm -rf /var/lib/mongo/mongod.lock
     rm -rf /tmp/mongodb-27017.sock
     # 防火墙
     firewall-cmd --state # 查看防火墙状态
     systemctl stop firewalld.service # 关闭防火墙
     systemctl start firewalld.service # 开启防火墙
     firewall-cmd --add-port=27017/tcp --permanent # 防火墙放开指定端口（永久）
     firewall-cmd --zone=public --list-ports # 查看防火墙已开放端口
     firewall-cmd --reload # 防火墙配置重新载入

     配置参考：https://docs.mongodb.com/manual/reference/configuration-options

MongoDB GUI

• Robo 3T / Studio 3T

  

• Navicat

  

术语与概念

SQL 数据库与 MongoDB 数据库术语及概念的对比：

数据库

一个 mongodb 中可以建立多个数据库。MongoDB的默认数据库为 db ，该数据库存储在data目录中，这一点我们在安装配置时已有提及。

MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库，每一个都有自己的集合和权限，不同的数据库也放置在不同的文件中。

> show dbs # 显示所有数据列表
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB
> db # 显示当前数据库对象或集合
test
> use local # 切换到指定数据库
switched to db local

MongoDB 默认有三个数据库：

• admin：从权限的角度来看，这是 root 数据库。要是将一个用户添加到这个数据库，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器。
• local：这个数据永远不会被复制，可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合
• config： 当 Mongo 用于分片设置时，config 数据库在内部使用，用于保存分片的相关信息。

文档

文档是一组键值对（即 BSON），示例：

{"site":"www.chinmoku.cc", "author":"Chinmoku"}

RDBMS 与 MongoDB 术语对比：

注意：

1. 文档中的键值对是有序的。
2. 文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串，还可以是其他几种数据类型（甚至可以是整个嵌入的文档)。
3. MongoDB 区分类型和大小写。
4. MongoDB 的文档不能有重复的键。
5. 文档的键是字符串，除少数例外情况，键可以使用任意 UTF-8 字符。

文档键命名规范：

• 键不能含有空字符。这个字符用来表示键的结尾。
• . 和 $ 有特别的意义，只有在特定环境下才能使用。
• 以下划线开头的键是保留的（不是严格要求的）。

集合

集合就是 MongoDB 文档组，类似于 RDBMS 中的表。集合存在于数据库中，集合没有固定的结构。

集合的合法性：

• 集合名不能是空字符串。
• 集合名不能含有 \0 空字符，这个字符表示集合名的结尾。
• 集合名不能以 system. 开头，这是为系统集合保留的前缀。
• 用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含，这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。

Capped Collections

Capped collections 就是固定大小的 collection，它是高性能自动的维护对象的插入顺序。它非常适合类似记录日志的功能和标准的 collection 不同，你必须要显式的创建一个capped collection，指定一个 collection 的大小，单位是字节。collection 的数据存储空间值提前分配的。

Capped collections 可以按照文档的插入顺序保存到集合中，而且这些文档在磁盘上存放位置也是按照插入顺序来保存的，所以当我们更新 Capped collections 中文档的时候，更新后的文档不可以超过之前文档的大小，这样话就可以确保所有文档在磁盘上的位置一直保持不变。

由于 Capped collection 是按照文档的插入顺序而不是使用索引确定插入位置，这样的话可以提高增添数据的效率。MongoDB 的操作日志文件 oplog.rs 就是利用 Capped Collection 来实现的。

要注意的是指定的存储大小包含了数据库的头信息。

db.createCollection("mycoll", {capped:true, size:100000})

元数据

在 MongoDB 数据库中命名空间 <dbname>.system.* 是包含多种系统信息的特殊集合（Collection），如下：

ObjectId

ObjectId 类似唯一主键，可以很快的去生成和排序，它包含 12 个字节，其含义如下：

• 前 4 个字节表示创建 unix 时间戳，格林尼治时间 UTC 时间，比北京时间晚了 8 个小时。
• 接下来的 3 个字节是机器标识码。
• 紧接的两个字节由进程 id 组成 PID。
• 最后三个字节是随机数。

使用方式：

var newObject = ObjectId()
newObject.getTimestamp()
newObject.str

时间与字符串

1. BSON 字符串

   BSON 字符串都是 UTF-8 编码。

2. 时间戳

   BSON 有一个特殊的时间戳类型用于 MongoDB 内部使用，与普通的日期类型不相关。

   在单个 mongod 实例中，时间戳值通常是唯一的。

   在复制集中，oplog 有一个 ts 字段。这个字段中的值使用 BSON 时间戳表示了操作时间。

   BSON 时间戳类型主要用于 MongoDB 内部使用。

3. 日期

   表示当前距离 Unix 新纪元（1970年1月1日）的毫秒数。日期类型是有符号的，负数表示 1970 年之前的日期，创建及使用方式如下：

   var mydate = new Date()
   typeof mydate
   mydate.toString()
   Date()

   这样创建的时间是日期类型，可以使用 JS 中的 Date 类型的方法。

基本操作

数据库操作

1. 创建连接

   # 连接实例：
   mongodb://root:123456@127.0.0.1/test

   更多 MongoDB 连接配置，参考：https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-connections.html

2. 创建或切换数据库

   # 如果不存在，则创建，如果已存在，则切换
   use mytest
   # 查看所有数据库（当创建的数据库没有数据时，不会显示）
   show dbs
   # 插入一条数据
   db.col1.insert({"name":"Chinmoku"})
   # 再次查询数据库列表
   show dbs

3. 删除数据库

   use mytest
   db.dropDatabase()

集合与文档操作

1. 创建集合

   # 创建集合
   db.createCollection("test")
   # 查看所有集合
   show collections
   # 查看所有集合（方式二）
   show tables
   # 创建固定集合
   db.createCollection("col2",{capped:true,autoIndexId:true,size:6142800,max:10000}) # 集合大小：6142800B，最大文档个数：10000

   在 MongoDB 中，其实不需要显式创建集合，在插入文档时，MongoDB 就会自动创建集合。

2. 删除集合

   # db.collection.drop()，返回布尔值
   db.col2.drop()

3. 文档基本操作

   # 插入文档
   db.col.insert({title: 'Telephone Book', user: 'Jason',mobile: '138****2573',site: 'https://www.jason.com',label: ['classmate', 'friend'],description: ''})
   db.col.find() # 查看文档内容
   # 也可以将数据定义为变量，然后插入该变量
   jason_document=({title: 'Telephone Book', user: 'Jason',mobile: '138****2573',site: 'https://www.jason.com',label: ['classmate', 'friend'],description: ''})
   db.col.insert(jason_document)
   
   # v3.2版本之后新增了insertOne和insertMany方法
   db.col2.insertOne({"name": "Lily"})
   db.col2.insertMany([{"name": "Charles"},{"name": "James"}])

   save 方法也可以创建文档。

4. 更新文档

   # 参数（1.筛选条件，2.更新内容，3.***，4.***）
   db.col.update({'title':'Telephone Book'},{$set:{'title':'Telephone Book: Jason'}}) # 查询标题为Telephone Book的数据，并更新标题
   # 同时更新多条文档内容
   db.col.update({'user':'Jason'},{$set:{'title':'Telephone Book: Jason'}},{multi:true})
   
   # save（如果指定了 _id 字段，则更新对应文档，如果未指定，则新增文档）
   db.col.save({"_id" : ObjectId("61c9ad7bba2a467651726dba"),title: 'Telephone Book: Bill', user: 'Bill',mobile: '187****0966',site: 'https://www.bill.com',label: ['classmate'],description: ''})
   db.col.find() # 查询并格式化显示

   使用 save 方法更新文档时，文档内所有字段都会被更新，即 save 中未指定字段会被移除，save 指定但数据库不存在字段会被新增。

5. 删除文档

   # 删除指定数据
   db.col.remove({'user':'Jason'})
   # 删除所有
   db.col.remove({})

6. 查询文档

   # 查询所有
   db.col.find()
   # 查询并返回指定的键
   db.col.find({},{"title":1,_id:0})
   db.col.find()
   # 查询并格式化显示
   db.col.find().pretty()
   # 查询一条
   db.col.findOne()

   比较查询：

   操作	格式	示例
   等于	{<key>:<value>}	db.col.find({“title”:“John”})
   小于	{<key>:{$lt:<value>}}	db.col.find({“age”:{$lt:18}})
   小于等于	{<key>:{$lte:<value>}}	db.col.find({“age”:{$lte:18}})
   大于	{<key>:{$gt:<value>}}	db.col.find({“age”:{$gt:18}})
   大于等于	{<key>:{$gte:<value>}}	db.col.find({“age”:{$gte:18}})
   不等于	{<key>:{$ne:<value>}}	db.col.find({“age”:{$ne:18}})

   这些比较查询语句，类似于关系型数据库中的 select * from col where age > 18;。

   AND 和 OR：

   # AND
   db.col.find({key1:value1, key2:value2})
   # OR
   db.col.find({$or:[{key1: value1},{key2:value2}]})
   # AND和OR联合使用
   db.col.find({"site": "https://www.jason.com", $or: [{"user": "Jason"},{"age": {$gt:18}}]})

进阶操作

$type

使用示例：

# 查询title类型为string的数据
db.col.find({"title" : {$type : 2}})
# 等价于
db.col.find({"title" : {$type : 'string'}})

limit 和 skip

# 查询2条记录
db.col.find({},{"user":1,_id:0}).limit(2)
# 跳过1条数，并查询其后续的2条记录
db.col.find({},{"user":1,_id:0}).limit(2).skip(1)

排序

# 排序使用1和-1来分别表示正序和倒叙
db.col.find({},{"user":1,_id:0}).sort({"age":-1})

索引

# 根据键名user按顺序创建索引，1为升序，-1为降序
db.col.createIndex({"user":-1})
# 复合索引
db.col.createIndex({"title":1,"description":-1})
# 查看集合索引
db.col.getIndexes()
# 查看集合索引大小
db.col.totalIndexSize()
# 删除所有集合索引
db.col.dropIndexes()
# 删除集合指定索引
db.col.dropIndex("myindex")

创建索引还可以接受许多参数，如索引名称、是否唯一、设置过期时间等，详情可自行参考官方文档。

聚合

db.mypost.aggregate([{$group : {_id : "$author", post_count : {$sum : 1}}}])
# 类似于如下SQL
select author, count(*) as post_count from mypost group by author

1. 管道：

   在此处的示例中，$group 是 MongoDB 管道的一种，MongoDB 的聚合管道将 MongoDB 文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理，并且管道操作是可以重复的。

   常用管道操作符：

   • $project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
   • $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match 使用 MongoDB 的标准查询操作。
   • $limit：用来限制 MongoDB 聚合管道返回的文档数。
   • $skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
   • $unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
   • $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
   • $sort：将输入文档排序后输出。
   • $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。

2. 表达式：

   此处示例中的 $sum 即是表示聚合操作的表达式。

   常用表达式：

   • $sum：计算总和。
   • $avg：计算平均值
   • $min：获取集合中所有文档对应值得最小值。
   • $max：获取集合中所有文档对应值得最大值。
   • $push：将值加入一个数组中，不会判断是否有重复的值。
   • $addToSet：将值加入一个数组中，会判断是否有重复的值，若相同的值在数组中已经存在了，则不加入。
   • $first：根据资源文档的排序获取第一个文档数据。
   • $last：根据资源文档的排序获取最后一个文档数据

复制（副本集）

MongoDB 复制是将数据同步在多个服务器的过程。复制提供了数据的冗余备份，并在多个服务器上存储数据副本，提高了数据的可用性， 并可以保证数据的安全性。复制还允许您从硬件故障和服务中断中恢复数据。

MongoDB 复制原理：

MongoDB 复制至少需要两个节点，其中一个是主节点，负责处理客户端请求，其余的都是从节点，负责复制主节点上的数据。

主节点记录在其上的所有操作 oplog，从节点定期轮询主节点获取这些操作，然后对自己的数据副本执行这些操作，从而保证从节点的数据与主节点一致。

MongoDB 复制结构图如下所示：

副本集具有如下特征：

• N 个节点的集群
• 任何节点可作为主节点
• 所有写入操作都在主节点上
• 自动故障转移
• 自动恢复

副本集设置：

# 启动一个名为rs0的MongoDB实例
mongod --port 27017 --dbpath "A:\MongoDB\Server\5.0\data" --replSet rs0
# 客户端连接并启动一个新的副本集
rs.initiate()
# 查看副本集配置
rs.conf()
# 查看副本集状态
rs.status()

添加副本集成员：

# 副本集添加成员
rs.add("192.168.0.101:27017")
# 判断当前运行的Mongo服务是否为主节点
db.isMaster()

MongoDB 中你只能通过主节点将 Mongo 服务添加到副本集中，并且，MongoDB 的副本集与我们常见的主从有所不同，主从在主机宕机后所有服务将停止，而副本集在主机宕机后，副本会接管主节点成为主节点。

分片

MongoDB 中存在一种分片技术，它可以通过在多台机器上分割数据的方式，来使得数据库系统能存储和处理更多的数据或提高读写吞吐量。

分片结构集群部署图例：

组件说明：

• Shard：用于存储实际的数据块，实际生产环境中一个 shard server 角色可由几台机器组个一个 replica set 承担，防止主机单点故障。
• Config Servers：mongod 实例，存储了整个 ClusterMetadata，其中包括 chunk 信息。
• Query Routers：前端路由，客户端由此接入，且让整个集群看上去像单一数据库，前端应用可以透明使用。

[❗TODO]{.label .danger} 未完待补充

备份与恢复

# 数据备份，语法：mongodump -h <hostname><:port> -d dbname -o <path>
# 不指定参数，则连接本地27017端口服务，默认备份到目录 [mongodb]/bin/dump/ 中
mongodump
# 备份恢复，语法：mongorestore -h <hostname><:port> -d dbname <path>
# 不指定参数，则连接本地27017端口服务，默认从目录 [mongodb]/bin/dump/ 中获取备份文件
mongorestore

监控

mongostat 是 MongoDB 自带的状态检测工具，在命令行下使用。它会间隔固定时间获取 MongoDB 的当前运行状态，并输出。

使用方式：

mongostat # 无密码监控默认数据库
mongostat -uroot -p123456 --authenticationDatabase=admin

如提示 command serverStatus requires authentication，那么多半是因为 MongoDB 需要登录权限，详情可通过命令 mongostat --help 查看。

mongotop 也是 MongoDB 下的一个内置工具，mongotop 提供了一个方法，用来跟踪一个 MongoDB 的实例，查看哪些大量的时间花费在读取和写入数据。 mongotop 提供每个集合的水平的统计数据。默认情况下，mongotop 返回值的每一秒。

使用方式：

mongotop # 无密码监控默认数据库
mongotop -uroot -p123456 --authenticationDatabase=admin
mongotop -uroot -p123456 --authenticationDatabase=admin --lock # 监控各个数据库锁使用情况

API

Java API

此处 MongoDB Java API 以 SpringBoot 框架作为示例。

准备工作：

1. 使用 SpringInitializer 创建一个测试项目。

2. 配置依赖包。

   <dependency>
       <groupId>org.springframework.boot</groupId>
       <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
   </dependency>
   <dependency>
       <groupId>org.projectlombok</groupId>
       <artifactId>lombok</artifactId>
   </dependency>
   <dependency>
       <groupId>org.springframework.boot</groupId>
       <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
   </dependency>

3. 启动文件配置：

   spring:
     data:
       mongodb:
         uri: "mongodb://localhost:27017/test"
         # 如未设置则不需要指定用户名及密码
         # username:
         # password: 

4. 创建用于测试的实体类：

   @Data
   public class User {
       // id会被映射为mongodb文档的主键
       private String id;
       private String name;
       private int age;
   }

基础增删改查：

1. 创建接口：

   public interface UserService {
   
       User insert(User user);
   
       User save(User user);
   
       User update(User user);
   
       List<User> findAll();
   
       boolean remove(User user);
   }

2. 实现类：

   @Service
   public class UserServiceImpl implements UserService {
   
       @Autowired
       private MongoTemplate mongoTemplate;
   
       @Override
       public User insert(User user) {
           return this.mongoTemplate.insert(user);
       }
   
       @Override
       public User save(User user) {
           return this.mongoTemplate.save(user);
       }
   
       @Override
       public User update(User user) {
           return this.mongoTemplate.save(user);
       }
   
       @Override
       public List<User> findAll() {
           return this.mongoTemplate.findAll(User.class);
       }
   
       @Override
       public boolean remove(User user) {
           DeleteResult result = this.mongoTemplate.remove(user);
           return result.getDeletedCount() > 0;
       }
   }

3. 提供 API 访问：

   @RestController
   public class UserController {
   
       @Autowired
       private UserService userService;
   
       @GetMapping("/list")
       public List<User> findAll() {
           return this.userService.findAll();
       }
   
       @PostMapping("/insert")
       public User insert(User user) {
           return this.userService.insert(user);
       }
   
       @PostMapping("/save")
       public User save(User user) {
           return this.userService.save(user);
       }
   
       @PostMapping("/update")
       public User update(User user) {
           return this.userService.update(user);
       }
   
       @PostMapping("/remove")
       public boolean remove(User user) {
           return this.userService.remove(user);
       }
   }

4. 测试发送请求：

   ### 添加用户
   POST http://localhost:8080/insert?name=Lily&age=21
   Accept: application/json
   ###
   POST http://localhost:8080/insert?name=Mike&age=26
   Accept: application/json
   ###
   POST http://localhost:8080/insert?name=Jason&age=27
   Accept: application/json
   ###
   POST http://localhost:8080/insert?name=Philips&age=14
   Accept: application/json
   ### 添加
   POST http://localhost:8080/save?name=Jill&age=28
   Accept: application/json
   ### 修改
   POST http://localhost:8080/save?name=Jill&age=28&id=61caf27055120f6b62234917
   Accept: application/json
   ### 修改
   POST http://localhost:8080/update?name=Tom&age=33&id=61caf27055120f6b62234917
   Accept: application/json
   ### 查询列表
   GET http://localhost:8080/list
   Accept: application/json

扩展查询：

// 单一条件查询示例
@Override
public User queryById(String id) {
    Criteria criteria = Criteria.where("id").is(id);
    Query query = Query.query(criteria);
    return this.mongoTemplate.findOne(query, User.class); // 返回一条
}

// 符合条件查询示例
@Override
public List<User> queryByCondition(int age, String name) {
    Criteria criteria = new Criteria();
    criteria.orOperator(Criteria.where("age").gt(age), Criteria.where("name").is(name));
    Query query = Query.query(criteria);
    // 排序
    Sort sort = Sort.by(new Sort.Order(Sort.Direction.DESC, "id"));
    query.with(sort);
    return this.mongoTemplate.find(query, User.class); // 返回多条
}

// 分页查询
@Override
public List<User> queryWithPage(int index, int limit) {
    Query query = new Query();
    query.skip(index).limit(limit);// 从下标为index开始查询接下来的limit条数据
    return this.mongoTemplate.find(query, User.class);
}

// 模糊查询
@Override
public List<User> like(String chars) {
    Query query = new Query(Criteria.where("name").regex(chars));// 查询name中包含指定字符的数据
    return this.mongoTemplate.find(query, User.class);
}

// 查询并删除
@Override
public boolean queryToRemove(String id) {
    Query query = new Query(Criteria.where("id").is(id));
    DeleteResult result = this.mongoTemplate.remove(query);
    return result.getDeletedCount() > 0;
}

更多 Java API 用法，请查询 spring-boot-starter-data-mongodb 文档。

Python API

1. 安装 pymongo 连接工具：

   python3 -m pip3 install pymongo
   # 如需更新，执行如下命令：
   python3 -m pip3 install --upgrade pymongo

2. 数据库与集合操作：

   #!/usr/bin/python3
    
   import pymongo
   
   # 建立连接
   myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
   # 创建数据库
   mydb = myclient["test"]
   # 查询数据库列表
   dblist = myclient.list_database_names()
   # dblist = myclient.database_names() 
   if "test" in dblist:
     print("数据库已存在！")
   
   # 创建集合
   mydb = myclient["test"]
   mycol = mydb["col"]
   # 查询集合列表
   collist = mydb.list_collection_names()
   if "col" in collist:
     print("集合已存在！")

3. 增删改查

   新增：

   # 插入一条数据
   mydict = { "name": "Chinmoku", "site": "https://www.chinmoku.cc" }
   x = mycol.insert_one(mydict)
   print(x.inserted_id)  # 文档数据ID
   
   # 插入多条数据
   mylist = [
     { "name": "Facebook", "url": "https://www.facebook.com" },
     { "name": "知乎", "url": "https://www.zhihu.com" },
     { "name": "Github", "url": "https://www.github.com" }
   ]
   x = mycol.insert_many(mylist)
   print(x.inserted_ids)
   
   # 也可以指定ID
   mylist = [
     { "_id": 1, "name": "百度", "url": "https://www.baidu.com"},
     { "_id": 2, "name": "Google", "url": "https://www.google.com"}
   ]
   x = mycol.insert_many(mylist)
   print(x.inserted_ids)

   删除：

   # 删除单条
   myquery = { "name": "百度" }
   mycol.delete_one(myquery)
   
   # 删除多条(删除http协议网站)
   myquery = { "url": {"$regex": "^http:"} }
   x = mycol.delete_many(myquery)
   print("已删除文档个数：", x.deleted_count)
   
   # 删除所有文档
   x = mycol.delete_many({})
   
   # 删除集合
   mycol.drop()

   修改：

   # 修改单条
   myquery = { "id": "1" }
   newvalues = { "$set": { "name": "No 1" } }
   mycol.update_one(myquery, newvalues)
   
   # 修改多条
   myquery = { "url": {"$regex": "^http:"} }
   newvalues = { "$set": { "name": "非HTTPS协议网站" } }
   x = mycol.update_many(myquery, newvalues)
   print("已更新文档个数：", x.modified_count)

   查询：

   # 查询文档第一条数据
   x = mycol.find_one()
   
   # 查询文档所有数据
   for x in mycol.find():
     print(x)
   
   # 查询指定字段（指定1，表示需要返回的字段），注意，除_id外，其他字段不能0或1必须一致
   for x in mycol.find({},{ "_id": 0, "name": 1, "url": 1 }):
     print(x)
   
   # 反向返回字段（返回除url之外的其他字段）
   for x in mycol.find({},{ "url": 0 }):
     print(x)
   
   # 根据条件查询
   myquery = { "name": "Chinmoku" }
   mydoc = mycol.find(myquery)
   for x in mydoc:
     print(x)
   
   # 使用修饰符查询（比较name首字母）
   myquery = { "name": { "$gt": "H" } }
   mydoc = mycol.find(myquery)
   for x in mydoc:
     print(x)
   
   # 正则查询（查询name以C开头的数据）
   myquery = { "name": { "$regex": "^C" } }
   mydoc = mycol.find(myquery)
   for x in mydoc:
     print(x)
   
   # 返回指定条数
   myresult = mycol.find().limit(3)
   for x in myresult:
     print(x)

参考

• https://docs.mongodb.com
• https://www.runoob.com/mongodb
• https://www.mrhelloworld.com/mongodb
• https://www.cnblogs.com/hexrui/p/14885785.html
• https://blog.csdn.net/a1120467800/article/details/109954145